Pengelompokam bimbingan belajar menggunaka metode clustering di SMA Negeri 1 Cilaku Kabupaten Cianjur

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

Jenis Kelamin

Tempat, Tanggal Lahir

Agama Kewarganegaraan Status Anak ke Alamat Telepon E-mail : : : : : : : : : Laki-Laki

Sukabumi, 30 Mei 1990

Islam

Indonesia

Belum Kawin

Satu dari Tiga bersaudara

Kp. Songgom RT. 02 RW. 08 Kecamatan

Gekbrong Kabupaten Cianjur 43256

+6285793046000

adry_rahadinata@yahoo.com

2. RIWAYAT PENDIDIKAN

1. Sekolah Dasar : SD Negeri Songgom III

Tahun ajaran 1996-2002

2. Sekolah Menengah Pertama : SMP Manba’ul Ulum Asshiddiqiah

Kebon Jeruk

3. Sekolah Menengah Atas : SMA Negeri 1 Cianjur

4. Perguruan Tinggi : FTIK Universitas Komputer

Indonesia Bandung

Demikian riwayat hidup ini saya buat dengan sebenar-benarnya dalam keaadan

sadar dan tanpa paksaan.

Bandung,

(6)

SKRIPSI

Diajukan untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana Program Studi S1 Teknik Informatika

Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

ADRY RAHADINATA

10108069

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

(7)

iii

memberikan taufik dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Laporan

Tugas Akhir ini dengan judul “PENGELOMPOKAN BIMBINGAN BELAJAR MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DI SMA NEGERI 1 CILAKU KABUPATEN CIANJUR“.

Banyak sekali kesulitan dan hambatan yang dihadapi dalam penyusunan

Laporan Skripsi ini, akan tetapi berkat bantuan, bimbingan dan dorongan dari banyak

pihak, akhirnya Laporan Tugas Akhir ini dapat diselesaikan. Dalam kesempatan ini

mengucapkan terima kasih banyak kepada:

1. Allah SWT yang telah memberikan anugerah kekuatan, keselamatan dan

kesehatan serta bimbingan-Nya sehingga dapat menyelesaikan Laporan Tugas

Akhir ini.

2. Ayah dan Ibu tercinta yang selalu memberikan semangat serta do’a yang tiada

henti-hentinya, dukungan yang tidak pernah berhenti, baik secara moril dan

materil, serta sebagai alasan bagi penulis untuk tetap berjuang

menyelesaikan pendidikan ini.

3. Bapak Adam Mukharil Bachtiar, S.Kom. selaku dosen pembimbing saya yang

telah banyak memberikan dorongan, motivasi dan ilmu selama menjalani

penelitian skripsi.

4. Bapak Andri Heryandi, S.T., M.T. selaku penguji 1 yang telah memberikan

arahan untuk kemajuan penulis dalam menyelesaikan Skripsi ini.

5. Bapak Eko Budi Setiawan, S.Kom. selaku penguji 3 yang telah memberikan

arahan untuk kemajuan penulis dalam menyelesaikan Skripsi ini.

6. Kepala Sekolah dan para guru bagian kurikulum SMA Negeri 1 Cilaku

Cianjur yang telah turut membantu memberikan informasi.

7. Serta seluruh pihak yang telah membantu yang tidak dapat penulis

(8)

iv

Bandung, 25 Februari 2013

(9)

v

ABSTRACT... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... v

DAFTAR GAMBAR ... viii

DAFTAR TABEL ... ix

DAFTAR SIMBOL ... x

DAFTAR LAMPIRAN ... xiii

BAB IPENDAHULUAN ... 1

I.1Latar Belakang Masalah ... 1

I.2Perumusan Masalah ... 2

I.3Maksud dan Tujuan... 2

I.4Batasan Masalah ... 3

I.5Metodologi Penelitian ... 3

I.5.1Metode Pengumpulan Data ... 3

I.5.2 Metode Pembangunan Perangkat Lunak ... 4

I.6Sistematika Penulisan ... 5

BAB IITINJAUAN PUSTAKA ... 7

II.1Profil Instansi ... 7

II.1.1Sejarah Instansi ... 7

II.1.2Visi dan Misi Instansi ... 9

II.1.3Struktur Organisasi Instansi ... 10

II.2Landasan Teori ... 11

II.2.1Basis Data... 11

II.2.2Data………...11

II.2.3Database Management System (DBMS) ... 12

II.2.4Data Mining... 12

II.2.5Konsep Jarak ... 12

II.2.6Metode Klastering (Clustering) ... 13

II.2.5.1Klastering Hirarki ... 13

(10)

vi

III.2.6.4Normalisasi ... 16

III.2.6.5Entity Relation Diagram (ERD) ... 18

II.2.8Alat-alat Pembangunan Perangkat Lunak ... 19

II.2.7.1Borland Delphi ... 19

II.2.7.2MySQL ………..19

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 21

III.1Analisis Sistem ... 21

III.1.1Analisis Masalah ... 21

III.1.2Analisis Sistem yang sedang Berjalan ... 22

III.1.3Analisis Dokumen ... 26

III.1.4Analisis Preprocessing Data ... 29

III.1.5Aturan Bisnis... 30

III.1.6Analisis Algoritma ... 31

III.1.5.1Algoritma K-Means ... 31

III.1.5.2Contoh Kasus ... 35

III.1.7Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak ... 39

III.1.8Analisis Kebutuhan Non Fungsional ... 40

III.1.5.1Analisis Kebutuhan Perangkat Keras ... 40

III.1.5.2Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak ... 41

III.1.5.3Analisis Kebutuhan Perangkat Pikir ... 42

III.1.9Analisis Data / File ... 43

III.1.10Kamus Data ERD ... 43

III.1.11Analisis Kebutuhan Fungsional ... 44

III.1.11.1Diagram Konteks ... 44

III.1.11.2Data Flow Diagram (DFD) ... 44

III.1.12Spesifikasi Proses ... 47

III.1.13Kamus Data DFD ... 51

III.2Perancangan Sistem ... 53

III.2.1Perancangan Sistem Basis Data ... 53

(11)

vii

III.2.4Perancangan Pesan ... 59

III.2.5Jaringan Semantik ... 60

III.2.6Perancangan Prosedural ... 61

III.2.6.1Prosedur Import Data ... 62

III.2.6.2Prosedur Pengelompokan... 63

BAB IVIMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM... 65

IV.1Implementasi Sistem ... 65

IV.1.1Implementasi Basis Data ... 65

IV.1.2Implementasi Antar Muka ... 66

IV.2Pengujian Sistem ... 67

IV.2.1Rencana Pengujian ... 67

IV.2.2Pengujian White Box ... 68

IV.2.3Pengujian Black Box ... 76

IV.2.4Pengujian Beta ... 78

IV.2.4.1Skenario Pengujian Beta ... 78

IV.2.4.2Skenario Penguujian Beta Pengguna ... 79

IV.2.5Ksimpulan Pengujian ... 80

BAB VKESIMPULAN DAN SARAN ... 81

V.IKesimpulan ... 81

V.IISaran ... 81

(12)

83

[2] Ian Sommerville, Software Engineering, 9th ed.: Addidon-Wesley, 2010.

[3] Janner Simarmata and Iman Prayuda, Basis Data. Yogyakarta: Andi Offset,

2006.

[4] Fathansyah, Buku Teks Komputer : BASIS DATA, 5th ed. Bandung:

INFORMATIKA, 2004.

[5] Waljiyanto , SISTEM BASIS DATA: Analisis dan Pemodelan Data, 1st ed.

Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.

[6] Budi Santosa, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan

Bisnis Teori dan Aplikasi, 1st ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.

[7] Yudi Agusta, "K-Means - Penerapan, permasalahan dan Metode Terkait,"

Jurnal Sistem dan Informatika, vol. III, pp. 47-60, Februari 2007.

[8] Al-Bahra Bin Ladjamudin, Analisis dan Desain Sistem Informasi.

Yogyakarta: Graha Ilmu, 2005.

[9] Abdul Kadir, Pemrograman Database Dengan Delphi 7 Menggunakan

ACCES dan ADO. Yogyakarta: ANDI, 2005.

[10] Teddy Marcus Zakaria. (2003, Oktober) www.ilmukomputer.org. [Online].

http://www.ilmukomputer.org/wp-content/upload/2006/08/teddy-delphi.zip

diakses pada tanggal 03 April 2012

[11] Abdul Kadir, Dasar Aplikasi Database MySQL - Delphi, 2nd ed. Yogyakarta:

(13)

1

SMA Negeri 1 Cilaku Kabupaten Cianjur yang berlokasi di Jalan Perintis

Kemerdekaan no 12 Cianjur, saat ini memiliki siswa sebanyak 944 siswa. 944

siswa tersebut terbagi dalam 27 rombongan belajar (Rombel). SMA Negeri 1

Cilaku merupakan salah satu sekolah menengah tingkat atas atau SMA di

kabupaten Cianjur, yang telah menyandang status Rintisan Sekolah Standar

Nasional (RSSN) dengan akredetasi A plus (sangat baik). Program yang

diagendakan di SMA Negeri 1 Cilaku, salah satunya adalah program bimbingan

belajar (pemantapan) untuk siswa kelas XII. Bimbingan belajar ini bertujuan

untuk lebih memantapkan kesiapan siswa-siswa kelas XII untuk menghadapi

Ujian Nasional (UN). Sistem pembagian kelompok bimbingan belajar yang ada

saat ini masih berdasarkan daftar absen kelas yang sudah ada.

Berdasarkan hasil wawancara, sistem pembagian kelompok bimbingan

belajar yang ada saat ini dirasa kurang efektif oleh pihak sekolah. Sistem ini

kurang efektif karena penekanan pembelajaran yang diberikan disamaratakan

untuk semua kelompok (kelas) bimbingan belajar, sedangkan tingkat kemampuan

siswa dalam mata pelajaran yang dibimbingkan tidak sama. Sebagian kelompok

siswa hanya tanggap dalam beberapa mata pelajaran saja, dan ada sebagian

kelompok siswa yang tanggap terhadap semua mata pelajaran bimbingan yang

diberikan. Masalah tersebut mengakibatkan kurangnya minat siswa dalam

mengikuti proses bimbingan belajar.

Belum adanya sistem pendukung yang dapat membantu pembagian

kelompok bimbingan belajar secara valid di SMA Negeri 1 Cilaku,

mengakibatkan proses pengelompokan bimbingan belajar tidak seperti yang

diharapkan. Banyaknya nilai yang digunakan sebagai nilai pembanding untuk

mengelompokkan siswa, membuat pemecahan masalah ini tidak dapat

(14)

Metode clustering adalah metode yang akan mengelompokan sejumlah

data ke dalam kelompok-kelompok sehingga setiap kelompok berisi data-data

yang semirip mungkin. Algoritma K-means merupakan salahsatu algoritma

clustering non hirarki yang akan mengelompokan data kedalam beberapa

kelompok/ cluster. Tujuan dari clustering ini adalah untuk meminimalkan variasi

anggota dalam satu cluster dan memaksimalkan variasi anggota antar cluster.

Oleh sebab itu, pihak sekolah berencana untuk membagi kelompok

bimbingan belajar berdasarkan tingkat kemampuan siswa di masing-masing mata

pelajaran yang dibimbingkan. Pembagian kelompok dibantu oleh sebuah

perangakat lunak hasil implementasi dari metode clustering yang dapat

mengelompokan siswa bimbingan secara valid. Pembagian kelompok ini

diharapkan dapat membantu siswa untuk lebih cepat memahami dan menguasai

mata pelajaran yang dibimbingkan, karena dibimbing oleh pengajar yang

mengetahui betul tingkat kemampuan siswa dalam mata pelajaran yang

dibimbingkan.

I.2 Perumusan Masalah

Sesuai dengan latar belakang masalah maka dirumuskan sebuah masalah.

Masalah tersebut adalah bagaimana mengelompokkan bimbingan belajar

menggunakan metode clustering di SMA Negeri 1 Cilaku Kabupaten Cianjur.

I.3 Maksud dan Tujuan

Maksud dari penelitian ini adalah membangun perangkat lunak untuk

pengelompokan bimbingan belajar menggunakan metode clustering di SMA

Negeri 1 Cilaku Kabupaten Cianjur.

Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah :

1. Membantu pihak sekolah dalam proses pengelompokan siswa calon

peserta bimbingan belajar.

2. Menghasilkan perangkat lunak yang dapat mengelompokan siswa

bimbingan belajar secara valid dengan mengimplementasikan metode

(15)

I.4 Batasan Masalah

Pembahasan permasalahan diharapkan tidak menyimpang dari pokok

permasalahan, sehingga diperlukan batasan masalah. Adapun batasan dari

penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Metode pengelompokan yang digunakan adalah metode Clustering

2. Algoritma yang digunakan adalah algoritma K-Means

3. Data yang digunakan dalam perangkat lunak ini merupakan data nilai

rata-rata mata pelajaran yang akan dibimbingkan dari semester III sampai

semester V, yaitu jurusan Ilmu Pengetahuan Alam (Bahasa Indonesia,

Bahasa Inggris, Matematika, Kimia, Fisika dan Biologi), jurusan Ilmu

Pengetahuan Sosial (Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika,

Ekonomi, Sosiologi dan Geografi) yang diambil sebagai dasar untuk

pengelompokan dengan metode clustering

4. Pembagian kelompok bimbingan belajar untuk siswa jurusan IPA

dipisahkan dengan pembagian kelompok untuk siswa jurusan IPS

5. Pendekatan analisis yang digunakan dalam pembangunan sistem ini

berdasarkan pendekatan analisis terstruktur.

I.5 Metodologi Penelitian

Metodologi penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah

metodologi analisis deskriptif yang merupakan cara analisis yang

mendeskripsikan data yang telah terkumpul [1]. Metodologi analisis deskripif yang digunakan ini terdiri dari dua metode, yaitu :

I.5.1 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang akan digunakan terdiri dari tiga cara

pengumpulan data, diantaranya :

1. Studi literatur

Studi literatur yang dilakukan adalah adalah mencari pustaka guna

menunjang penelitian yang di lakukan terutama buku-buku tentang

(16)

2. Studi lapangan

Studi lapangan yang dilakukan dengan cara pengamatan proses

pengelompokan bimbingan belajar di SMA Negeri 1 Cilaku untuk

mengumpulkan data yang dibutuhkan.

3. Wawancara

Wawancara langsung kepada wakil kepala sekolah bidang kurikulum

untuk mendapatkan informasi tentang proses pengelompokan bimbingan

belajar yang sedang berjalan.

I.5.2 Metode Pembangunan Perangkat Lunak

Metode pembangunan perangkat lunak dalam pembuatan perangkat lunak

ini menggunakan waterfall. Tahapan pengembangan sistem yang dilakukan adalah

sebagai berikut [2] :

a. Requirements analysis and definition

Tahap Requirements analysis and definitionmerupakan tahap

pengumpulan kebutuhan secara lengkap kemudian dianalisis dan

didefinisikan kebutuhan yang harus dipenuhi oleh program yang

akan dibangun. Fase ini harus dikerjakan secara lengkap untuk bisa

menghasilkan desain yang lengkap.

b. System and software design

Tahap System and software design merupakan tahap mendesain

perangkat lunak yang dikerjakan setelah kebutuhan selesai

dikumpulkan secara lengkap.

c. Implementation and unit testing

Tahap Implementation and unit testing merupakan tahap hasil

desain program diterjemahkan ke dalam kode-kode dengan

menggunakan bahasa pemrograman yang sudah ditentukan.

Program yang dibangun langsung diuji baik secara unit.

(17)

Tahap Integration and system testing merupakan tahap penyatuan

unit-unit program kemudian diuji secara keseluruhan (system

testing).

e. Operation and maintenance

Tahap Operation and maintenance merupakan tahap

mengoperasikan program dilingkungannya dan melakukan

pemeliharaan, seperti penyesuaian atau perubahan karena adaptasi

dengan situasi sebenarnya.

Requirements definition

System and Software Design

Implementation and unit testing

Integration and sytem testing

Operation and maintenance

Gambar I.1 Model Proses Waterfall

I.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan laporan skripsi ini disusun untuk memberikan

gambaran umum tentang penelitian yang dijalankan. Sistematika penulisan

laporan skripsi ini adalah sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Bab I akan menguraikan tentang latar belakang permasalahan, mencoba

(18)

penelitian, yang kemudian diikuti dengan pembatasan masalah, asumsi, serta

sistematika penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI

Bab II akan membahas berbagai konsep dasar dan teori-teori yang berkaitan

dengan topik penelitian yang dilakukan dan hal-hal yang berguna dalam proses

analisis permasalahan serta tinjauan terhadap penelitian-penelitian serupa yang

telah pernah dilakukan sebelumnya termasuk sintesisnya.

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab III akan menganalisis masalah yang ada dan perancangan sistem untuk

masalah tersebut dari model penelitian untuk memperlihatkan keterkaitan antar

variabel yang diteliti serta model matematis untuk analisisnya.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

Bab IV merupakan tahapan yang dilakukan dalam penelitian secara garis besar

sejak dari tahap persiapan sampai penarikan kesimpulan, metode dan kaidah yang

diterapkan dalam penelitian. Termasuk menentukan variabel penelitian,

identifikasi data yang diperlukan dan cara pengumpulannya, penentuan sampel

penelitian dan teknik pengambilannya, serta metode/teknik analisis yang akan

dipergunakan dan perangkat lunak yang akan dibangun jika ada.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Bab V akan berisi kesimpulan dan saran yang sudah diperoleh dari hasil penulisan

(19)

7

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

II.1 Profil Instansi

SMA Negeri 1 Cilaku merupakan salah satu sekolah menengah tingkat

atas atau SMA di kabupaten Cianjur yang berlokasi di Jalan Perintis Kemerdekaan

no 12 Cianjur. Saat ini SMA Negeri 1 Cilaku telah menyandang status Rintisan

Sekolah Standar Nasional (RSSN) dengan akreditasi A plus (sangat baik).

II.1.1 Sejarah Instansi

Cikal bakal SMA Negeri I Cilaku adalah SMA kelas jauh dari SMA

Negeri I Cianjur yang berlokasi di SMP Negeri 2 Karang tengah Cianjur dimulai

dari tahun ajaran 1987/1988 sampai tahun pelajaran 1989/1990, PLH pada waktu

itu adalah Drs.Herly sebagai salah seorang perintis berdirinya sekolah tersebut

dan berlangsung selama 2 tahun pelajaran, jumlah guru mata pelajaran sebanyak 8

(delapan) orang dengan jumlah rombongan belajar sebanyak 3 kelas. Pada tahun

berikutnya Drs. Herly diangkat menjadi Kepala SMA Negeri I Sindangbarang

kemudian PLH digantikan oleh Bapak Drs.H.T. Suryadi.Pada tahun pelajaran

1990/1991 pindah ke gedung SMA Negeri I Cianjur selama satu pelajaran.

Tahun 1990 yang diprakarsai oleh Bapak Drs.H.T. Suryadi, SMA ini dapat

membangun 3(tiga) lokal ruang belajar, luas tanah 10.000 m2 didapat dari Tanah

Hak Guna Pakai Desa Sirnagalih/PEMDA Kabupaten Cianjur Berdasarkan SK

Bupati Cianjur No. 143/SK.185-Pe.Des/1990 tanggal 29 September 1990,dengan

uang pengganti sebesar Rp. 15.000.000,00 (Lima belas juta rupiah) yang

beralamat di Jl. Perintis Kemerdekaan No.1 Cianjur dengan nama SMA Negeri 2

Cianjur,Jumlah rombongan belajar sebanyak 14 kelas (598 siswa), Jumlah Guru

Tetap 32 orang, Guru Tidak Tetap 7 orang, TU Tetap 1 orang, TU Tidak Tetap 5

orang,Pesuruh Tidak Tetap 2 orang. Tahun 1991 membangun lagi 2 (lokal) ruang

belajar.

Tanggal 5 Mei 1992 SMA ini resmi menjadi SMA Negeri 3 Cianjur

berdasarkan Surat Keputusan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan RI No.

(20)

tanggal 16 Januari 1993 diresmikan oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan

Republik Indonesia yaitu Prof.DR. Fuad Hasan pada waktu itu,

kemudian pada tahun anggaran 1996 mendapat bangunan dari Pemerintah

Pusat yaitu 1 Unit Kantor , 1 unit Laboratoium, dan 6 lokal ruang belajar.Pada

tahun anggaran 1997 mendapat lokal baru sebanyak 2 lokal ruang belajar dan

membangun dengan dana swadaya sebanyak 2 lokal ruang belajar.

Pada bulan Juni 1997 karena terjadi pemekaran kecamatan kota, dan SMA

Negeri 3 Cianjur menjadi berada di wilayah Kecamatan Cilaku sehingga terjadi

perubahan nama SMA Negeri 3 Cianjur menjadi SMA Negeri I Cilaku.Pada bulan

Oktober 1997 terjadi pergantian pimpinan, karena Drs.H.T.Suryadi memasuki

masa purna bhakti, maka diganti oleh Drs. H. Topandi (Kepala Dinas Pendidikan

dan Kebudayaan Kabupaten Cianjur sebagai PYMT) karena belum ada Kepala

Sekolah definitif pada waktu itu.Pada Awal tahun pelajaran 1998/1999

diserahterimakan pimpinan SMA Negeri I Cilaku dari Bapak Drs. H. Topandi

kepada Drs. H. Sadjidin Hidayat sebagai Kepala Sekolah Definitif.

Pada masa pimpinan Drs.H.Sadjidin Hidayat, Jumlah Guru Tetap 55

orang, Guru Tidak Tetap 8 orang, TU Tetap 7 Orang, TU Tidak Tetap 8 orang,

Pesuruh Tidak Tetap 4 orang, Satpam Tidak Tetap 3 orang, Tahun 1998 dibangun

2 lokal ruang belajar, tahun 1999 dibangun 3 lokal ruang belajar, tahun 2000/2001

dibangun lapangan Basket dan lapangan Bola Volly, pada tahun 2003 dibangun 3

lokal ruang belajar, tahun 2004 dibangun Ruang Laboratorium Bahasa dan

Laboratorium Komputer dan mendapat bantuan Alat-alat Laboraorium Bahasa

dari Proyek Peningkatan dan Perluasan Mutu SMA Jawa Barat.Tahun 2005

dibangun 1(satu) lokal ruang belajar, dan dari dana swadaya sekolah membeli

Komputer untuk Laboratorium Komputer, sehingga menjelang beliau pensiun

SMA Negeri I Cilaku hampir memadai sarana/prasarananya.

Pada bulan Februari 2006 Drs. H. Sadjidin Hidayat memasuki masa purna

bhakti, dan untuk pimpinan SMA Negeri I Cilaku diangkat Kepala SMA Negeri I

Cianjur sebagai PYMT, yaitu Drs. Barnas Sastraputra sampai bulan Mei

2006.Pada bulan Mei 2006 SMA Negeri I diserahterikan kepada Pimpinan yang

(21)

Pada masa pimpinan H. Setiawan,S.Pd. Jumlah Rombongan Belajar

sebanyak 27 kelas dengan jumlah siswa 1.115 siswa,Jumlah Guru Tetap 58 orang,

Guru Tidak Tetap 4 orang, TU Tetap 4 orang, TU Tidak Tetap 7 orang, Pesuruh

Tidak Tetap 4 orang, Satrpam Tidak Tetap 3 orang.Sarana/Prasarananya sudah

hampir memadai, maka beliau membangun ke arah peningkatan mutu dan

pelayanan yang hasilnya pada akreditasi sekolah tahun tersebut SMA Negeri I

Cilaku mendapat Akreditasi A+ (Amat Baik).Tahun 2006 diperbaiki Pagar

sekolah, kemudian merehabilitasi ruang Perpustakaan.Tahun 2007 pengeramikan

ruang belajar kelas X, masih pada tahun yang sama sekolah mendapat bantuan

block grant BOMM, tahun 2008 pengeramikan ruang belajar kel;as XII dan

pembuatan pagar yang berbatasan dengan STM AMS dan pada tahun pelajaran ini

juga sekolah mendapat Dana Bantuan Block Grant SSN.

II.1.2 Visi dan Misi Instansi Visi

Bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, sehat, berprestasi dan berwawasan

global dengan indikator sebagai berikut :

1. Meningkatnya aktifitas keagamaan

2. Meningkatnya kesehatan, peserta didik, guru, karyawan dan lingkungan

sekolah

3. Meningkatnya nilai ujian harian dan ujian nasional

4. Meningkatnya prestasi olimpiade dan siswa teladan

5. Meningkatnya prestasi olah raga

6. Meningkatnya prestasi kesenian

7. Meningkatnya kesadaran disiplin

Misi

1. Menumbuhkembangkan sikap akhlakul karimah

2. Mengembangkan kemampuan akademik dan kreatifitas guna mewujudkan

(22)

3. Mewujudkan lingkungan sekolah yang bersih, sehat, aman, rindang dan

nyaman

4. Meningkatnya kesejahteraan melalui pengembangan potensi diri dan

potensi lingkungan

5. Meningkatkan kepribadian, etika moral menuju terwujudnya manusia yang

berakhlakul karimah

II.1.3 Struktur Organisasi Instansi

Struktur organisasi dalam suatu institusi merupakan hal yang sangat

penting, dengan adanya struktur organisasi ini memberikan pembagian tugas

sesuai dengan bidangnya masing-masing. Adapun susunan organisasi di SMA

Negeri 1 Cilaku Kabupaten Cianjur adalah sebagai berikut :

Wakil Kepala Sekolah Urusan Kurikulum

Wakil Kepala Sekolah Urusan HUMAS Wakil Kepala Sekolah

Urusan Sarana Wakil Kepala Sekolah

Urusan Kesiswaan

1. MGMP

2. Pemb. MGMP Koord. BP/BK Koord. Eks.Kul

Wali Kelas Laboratorium Perpustakaan

Kepala Sekolah

Kepala Sekolah Komite Sekolah

Siswa-siswi Guru-guru

(23)

II.2 Landasan Teori

Landasan teori membahas mengenai materi atau teori apa saja yan g

digunakan sebagai acuan dalam membuat tugas akhir ini. Landasan teori yang di

uraikan merupakan hasil studi literatur, baik dari buku, maupun situs internet.

II.2.1 Basis Data

Basis data menurut Stephens dan Plew (2000), adalah mekanisme yang

digunakan untuk menyimpan informasi atau data. Informasi adalah sesuatu yang

kita gunakan sehari-hari untuk berbagai alasan. Dengan basis data, pengguna

dapat menyimpan data secara terorganisasi. Setelah data disimpan, informasi

harus mudah diambil. Kriteria dapat digunakan untuk mengambil informasi. Cara

data disimpan dalam basis data menentukan seberapa mudah mencari informasi

berdasarkan banyak kriteria. Data pun harus mudah ditambahkan ke dalam

basisdata, dimodifikasi, dan dihapus [3].

Basis data sendiri dapat didefinisikan dalam sejumlah sudut pandang

seperti [4]:

1. Himpunan kelompok data (arsip) yang saling berhubungan yang

diorganisasi sedemikian rupa agar kelak dapat dimanfaatkan kembali

dengan cepat dan mudah.

2. Kumpulan data yang saling berhubungan yang disimpan secara bersama

sedemikian rupa dan tanpa pengulangan (redun-dansasisi) yang tidak

perlu, untuk memenuhi berbagai kebutuhan.

3. Kumpulan file/ tabel/ arsip yang saling berhubungan yang disimpan dalam

media penyimpanan elektronis.

II.2.2 Data

Data adalah representasi fakta dunia nyata yang mewakili suatu objek

seperti manusia (pegawai, siswa, pembeli, pelanggan), barang, hewan, peristiwa,

konsep, keadaan, dan sebagainya, yang direkam dalam bentuk angka, huruf,

(24)

dari data yang disimpan. Definisi data disimpan dalam sistem katalog, yang berisi

informasi tentang struktur tiap berkas, tipe dan format penyimpanan tiap item

data, dan berbagai konstrin dari data. Semua informasi yang disimpan dalam

katalog ini biasa disebut meta-data [5].

II.2.3 Database Management System (DBMS)

Kumpulan atau gabungan database dengan perangkat lunak aplikasi yang

berbasis database tersebut dinamakan Database Management System (DBMS).

DBMS merupakan koleksi terpadu dari database dan program–program komputer

(utilitas) yang digunakan untuk mengakses dan memelihara database.

Program-program tersebut menyediakan berbagai fasilitas operasi untuk memasukan,

melacak, dan memodifikasi data kedalam database, mendefinisikan data baru,

serta mengolah data menjadi informasi yang dibutuhkan (DBMS=Database +

Program Utilitas) [3].

II.2.4 Data Mining

Data mining, sering juga disebut knowledge discovery in database (KDD),

adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk

menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar.

Keluaran dari data mining ini bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan

keputusan di masa depan. Sehingga istilah pattern recognition sekarang jarang

digunakan karena ia termasuk bagian dari data mining [6].

II.2.5 Konsep Jarak

Jarak menjadi aspek penting dalam pengembangan metode

pengklasifikasian maupun regresi. Banyak metode dikembangkan berangkat dari

konsep jarak. Untuk mengukur jarak dua titik x dan y, ( ), kita bisa menggunakan beberapa konsep jarak. Ukuran jarak harus memenuhi syarat-syarat

sebagai berikut [6] :

1. (non-negatif)

Tidak ada jarak yang mempunyai nilai negative

(25)

Jarak antara suatu obyek atau titik dengan obyek atau titik itu sendiri adalah

nol.

3. (simetri)

Jarak dari x ke y adalah sama dengan jarak dari y ke x

4. (ketidaksamaan segitiga).

Salahsatu konsep jarak yang sering digunakan dalam data mining adalah

Euclidean Distance yang dirumuskan sebagai berikut [7]: = ‖ ‖ = √∑

II.2.6 Metode Klastering (Clustering)

Teknik klaster termmasuk teknik yang sudah cukup lama dikenal dan

banyak dipakai dalam data mining. Tujuan utama dari metode klaster adalah

pengelompokan sejumlah data/ obyek ke dalam klaster (group) sehingga dalam

setiap klaster akan berisi data yang semirip mungkin. Dalam klastering kita

berusaha untuk menempatkan obyek yang mirip (jaraknya dekat) dalam satu

klaster dan membuat jarak antar klaster sejauh mungkin. Ini berarti obyek dalam

satu klaster sangat mirip satu sama lain dan berbeda dengan obyek dalam

klaster-klaster lain [6].

Ada dua pendekatan dalam klastering: partisioning dan hirarki. Dalam

partisioning kita mengelompokkan obyek x1, x2, … xn kedalam k klaster. Ini bisa

dilakukan dengan menentukan pusat klaster awal, lalu dilakukan realokasi obyek

berdasarkan kriteria tertentu sampai dicapai pengelompokan yang optimum.

Dalam klaster hirarki, kita mulai dengan membuat m klaster dimana setiap klaster

beranggotakan satu obyek dan berakhir dengan satu klaster dimana anggotanya

adalah m obyek [6].

II.2.5.1 Klastering Hirarki

Dalam klastering hirarki kita hitung jarak masing-masing obyek dengn

(26)

terdekat. Sehimgga tiap obyek akan berpasangan dengan satu obyek atau

kelompok obyek yang lain yng paling dekat jaraknya. Langakah-langkah yang

perlu dilakukan untuk melakukan klastering dengan cara klastering hirarki adalah

sebagai berikut [6]:

1. Kelompokan setiap setiap obyek ke dalam kelompok/klasternya sendiri

2. Temukan pasangan paling mirip untuk dimasukkan ke dalam klaster yang

sama dengan melihat data dalam matriks kemiripan (resem-blance).

3. Gabungkan kedua obyek ke dalam satu klaster

4. Ulangi sampai tersisa hanya satu klaster

II.2.5.2 K-means

K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang

berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih

cluster/kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster/kelompok

sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam

satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda

dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain. Adapun tujuan dari data clustering

ini adalah untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses

clustering, yang pada umumnya berusaha meminimalisasikan variasi di dalam

suatu cluster dan memaksimalisasikan variasi antar cluster [7].

Dari beberapa teknik klastering yang paling sederhana dan umum dikenal

adalah klastering k-means. Dalam teknik ini kita ingin mengelompokkan obyek ke

dalam k kelompok atau klaster. Untuk melakukan klastering ini nilai k harus

ditentukan terlebih dahulu. Biasanya user atau pemakai sudah mempunyai

informasi awal tentang obyek yang sedang dipelajari; termasuk berapa jumlah

klaster yang paling tepat. Secara detail kita bisa menggunakan ukuran

ketidakmiripan untuk mengelompokkan obyek kita. Ketidakmiripan bisa

diterjemahkan dalam konsep jarak. Jika jarak dua obyek atau data titik cukup

dekat, maka dua obyek itu mirip. Semakin dekat berarti semakin tinggi

kemiripannya. Semakin tinggi nilai jarak, semakin tinggi ketidakmiripannya.

(27)

1. Pilih jumlah klaster k

2. Inisialisasi k pusat klaster ini bisa dilakukan dengan berbagai cara. Yang

paling sering dilakukan adalah dengan cara random. Pusat-pusat klaster

diberi nilai awal dengan angka-angka random.

3. Tempatkan setiap data/obyek ke klaster terdekat. Kedekatan dua obyek

ditentukan berdasar jarak kedua obyek tersebut. Demikian kedekatan suatu

data ke klaster tertentu diotentikan jarak antara data dengan pusat klaster.

Dalam tahap ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat klaster. Dalam

tahap ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat klaster. Jarak paling

dekat antara satu data dengan satu klaster tertentu akan menentukan suatu

data masuk dalam klaster mana.

4. Hitung kembali pusat klaster dengan keanggotaan klaster yang sekarang.

Pusat klaster adalah rata-rata dari semua data/ obyek dalam klaster

tertentu. Jika dikehendaki bisa juga memakai median dari klaster tersebut.

Jadi rata-rata (mean) bukan satu-satunya ukuran yang bisa dipakai.

5. Tugaskan lagi setiap obyek dengan memakai pusat klaster yang baru. Jika

pusat klaster sudah tidak berubah lagi, maka proses pengklasteran selesai.

Atau, kembali lagi ke langkah nomor 3 sampai pusat klaster tidak berubah

lagi.

II.2.7 Alat-alat Pemodelan Sistem III.2.6.1Diagram Konteks

Diagram konteks adalah diagram yang terdiri dari suatu proses dan

menggambarkan ruang lingkup suatu sistem. Diagram konteks merupakan level

tertinggi dari DFD yang menggambarkan seluruh input ke sistem dan output dari

sistem. Ia akan membuat gambaran tentang keseluruhan sistem. Sistem dibatasi

oleh boundary (dapat digambarkan dengan garis putus). Dalam diagram konteks

(28)

III.2.6.2Data Flow Diagram (DFD)

Diagram aliran data merupakan model dari sistem untuk menggambarkan

pembagian sistem ke modul yang lebih kecil. Salah satu keuntungan

menggunakan diagram aliran data adalah memudahkan pemakai atau user yang

kurang menguasai bidang komputer untuk mengerti sistem yang akan dikerjakan

[8]. Simbol-simbol yang digunakan dalam pembuatan DFD ini adalah sebagai berikut:

Tabel II.1 Daftar simbol DFD

No Simbol Nama Keterangan

1 External Entity

External entity (entitas luar) dapat berupa orang/unit terkait yang berinteraksi dengan sistem tetapi diluar sistem.

2 Process Process (proses) merupakan apa

yang dikerjakan oleh sistem.

3 Data store Penyimpanan data yang ada pada

sistem.

4 Data Flow

Aliran data atau informasi yang mengalirkan informasi yang menghubungkan komponen dari sistem.

III.2.6.3Kamus Data

Kamus data berfungsi membantu pelaku sistem untuk mengartikan

aplikasi secara detail dan mengorganisasi semua elemen data yang digunakan

dalam sistem secara persis sehingga pemakai dan penganalisis sistem mempunyai

dasar pengertian yang sama tentang masukan, keluaran, penyimpanan dan proses

[8].

III.2.6.4Normalisasi

Normalisasi adalah tekik perancangan yang banyak digunakan sebagai

(29)

adalah proses dua langkah yang meletakkan data dalam bentuk tabulasi dengan

menghilangkan kelompok berulang lalu menghilangkan data yang terduplikasi

dari tabel relasional (www.utexas.edu). Adapun bentuk-bentuk normal adalah

sebagai berikut [3]:

1. Bentuk normal pertama (1NF)

Sebuah tabel reasional secara definisi selalu berada dalam bentuk normal

pertama. Semua nilai pada kolomnya adalah atomic. Ini berarti

kolom-kolom tidak mempunyai nilai berulang.

2. Bentuk normal kedua (2NF)

Bentuk normal kedua menyatakan bahwa tabel dengan kunci utama gabungan

hanya dapat berada pada 1NF, tetapi tidak pada 2NF. Proses pengubahan

tabel 1NF ke 2NF adalah sebagai berikut :

a. Tentukan sembarang kolom penentu selain kunci gabungan dan

kolom-kolom yang ditentukannya.

b. Buat dan beri nama tabel baru untuk masing-masing penentu dan

kolom-kolom yang ditentukannya.

c. Pindahkan kolom-kolom yang ditentukan dari tabel asal ke tabel baru.

Penentuan akan menjadi kunci utama pada tabel baru.

d. Hapus kolom yang baru dipindahkan dari tabel asal, kecuali penentu yang

akan berfungsi sebagai kunci tamu.

e. Tabel asal bisa diberi nama baru.

3. Bentuk normal ketiga (3NF)

Bentuk normal ketiga mengharuskan semua kolom pada tabel relasional

tergantung hanya pada tabel utama. Proses pengubahan tabel menjadi 3NF

adalah sebagai berikut:

a. Tentukan semua penentu selain kunci utama dan kolom yang

ditentukannya.

b. Buat dan beri nama tabel baru untuk masing-masing penentu dan kolom

yang ditentukannya.

c. Pindahkan kolom yang ditentukan dari tabel asal ke tabel baru. Penentuan

(30)

d. Hapus kolom yang baru saja di pindahkan dari tabel asal, kecuali

penentuan yang akan berfungsi sebagai kunci tamu.

4. Bentuk normal boyce-code (BCNF)

Bentuk normal boyce-code adalah versi 3NF yang lebih teliti dan

berhubungan dengan tabel relasional yang mempunyai (a) banyak kunci

kandidat, (b) kunci kandidat gabungan, dan (c) kunci kandidat yang saling

tumpang tindih.

III.2.6.5Entity Relation Diagram (ERD)

Entity Relationship Diagram (ERD) adalah alat pemodelan data utama dan

akan membantu mengorganisasi data dalam suatu proyek ke dalam entitas-entitas

dan menentukan hubungan antarentitas. Proses memungkinkan analis

menghasilkan struktur basis data yang baik sehingga data dapat disimpan dan

diambil secara efisien (www.infocom.cqu.edu.au) [3].

Untuk himpunan relasi R antara himpunan entitas A dan B, pemetaan

kadinalitas harus salahsatu dari berikut [3]:

a. One-to-one, sebuah entitas pada A berhubungan dengan paling banyak satu

entitas pada B dan sebuah entitas pada B berhubungan dengan paling banyak

satu entitas pada A.

b. One-to-Many, sebuah entitas pada A berhubungan dengan nol atau lebih

entitas pada B. Sebuah entitas pada B dapat dihubungkan dengan paling

banyak satu entitas pada A.

c. Many-to-One, sebuah entitas pada A berhubungan dengan paling banyak satu

entitas pada B. Sebuah entitas pada B dapat dihubungkan dengan nol atau

lebih entitas pada A.

d. Many-to-Many, sebuah entitas pada A berhubungan dengan nol atau lebih

entitas pada B dan sebuah entitas pada B dapat dihubungkan dengan nol atau

lebih entitas pada A.

(31)

[image:31.595.160.466.129.353.2]

Tabel II.2 Daftar simbol ERD

No Simbol Keterangan

1 Menunjukan suatu objek berupa entitas

2 Menunjukan suatu hubungan

3 Menunjukan atribut suatu entitas

II.2.8 Alat-alat Pembangunan Perangkat Lunak II.2.7.1 Borland Delphi

Delphi merupakan sebuah peranti pengembangan aplikasi berbasis

windows yang dikeluarkan oleh Borland International. Perangkat lunak ini sangat

terkenal di lingkungan pengembang aplikasi karena mudah untuk dipelajari dan

dapat digunakan untuk menangani berbagai hal, dari aplikasi matematika,

permainan (games), hingga database [9].

Delphi termasuk Keluarga Visual sekelas Visual Basic, Visual C, artinya

perintah-perintah untuk membuat objek dapat dilakukan secara visual. Pemrogram

tinggal memilih objek apa yang ingin dimasukkan kedalam Form/Window, lalu

tingkah laku objek tersebut saat menerima event/aksi tinggal dibuat programnya.

Delphi merupakan bahasa berorentasi objek, artinya nama objek, properti dan

methode/procedure dikemas menjadi satu kemasan (encapsulate) [10].

II.2.7.2 MySQL

MySQL merupakan salah satu contoh produk RDBMS yang sangat

populer di lingkungan Linux, tetapi juga tersedia pada Windows. Banyak situs

(32)

permintaan akses terhadap database). MySQL sebagai database server juga dapat

diakses melalui program yang dibuat dengan menggunakan Borland Delphi.

Dengan cara seperti ini database dapat diakses secara langsung melalui program

(33)

21

BAB III

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

III.1 Analisis Sistem

Analisis sistem adalah penelitian atas sistem yang telah ada dengan tujuan

untuk merancang sistem yang baru atau diperbarui. Tahap analisis sistem ini

merupakan tahap yang sangat kritis dan sangat penting, karena kesalahan di dalam

tahap ini akan menyebabkan juga kesalahan di tahap selanjutnya. Tugas utama

analis sistem dalam tahap ini adalah menemukan kelemahan-kelemahan dari

sistem yang berjalan sehingga dapat diusulkan perbaikannya. Dalam membangun

perangkat lunak ini dilakukan beberapa tahap analisis yaitu :

1. Analisis Masalah

2. Analisis Sistem yang Sedang Berjalan

3. Analisis Dokumen

4. Analisis Preprocessing Data

5. Analisis Algoritma

6. Aturan Bisnis

7. Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak

8. Analisis Kebutuhan Non Fungsional

9. Analilis Data/ File

10.Kamus Data ERD

11.Analisis Kebutuhan Fungsional

12.Spesifikasi Proses

13.Kamus Data DFD

III.1.1 Analisis Masalah

Dari hasil pengamatan diketahui bahwa pengelompokan siswa bimbingan

belajar di SMA Negeri 1 Cilaku masih berdasarkan absen yang sudah ada dan

dilakukan secara manual. Hal ini mengakibatkan metode bimbingan yang

dilakukan oleh sekolah menjadi kurang optimal karena penekanan pembelajaran

yang diberikan ke siswa bimbingan disamaratakan untuk semua kelompok

(34)

pengajaran yang diberikan itu tidak sama. Masalah ini mengakibatkan kurangnya

minat siswa dalam mengikuti proses bimbingan belajar.

III.1.2 Analisis Sistem yang sedang Berjalan

Dari hasil wawancara yang dilakukan dengan wakil kepala sekolah bidang

kurikulum di SMA Negeri 1 Cilaku, didapatkan prosedur yang sedang berjalan di

bagian kurikulum sebagai berikut :

1. Proses pengelompokan siswa bimbingan belajar

Proses pengelompokan siswa bimbingan belajar adalah proses dimana wakil

kepala sekolah urusan kurikulum beserta jajarannya membagi kelompok (kelas)

bimbingan belajar untuk siswa kelas XII berdasarkan daftar absen yang sudah ada.

Proses pembagian kelompok ini digambarkan dengan flowchart pada gambar

III.1. Adapun proses-proses yang ada dalam prosedur ini adalah sebagai berikut :

1. Staf urusan kurikulum memeriksa kelengkapan data absen kelas XII semua

jurusan.

2. Staf urusan kurikulum melakukan pengecekan apakah siswa-siswa yang

terdapat dalam absen masih aktif di sekolah atau tidak (pindah ataupun

keluar dari sekolah).

3. Dari hasil pengecekan tersebut kemudian dibuat absen baru siswa-siswa

yang masih aktif yang nantinya menjadi absen kelas untuk bimbingan

(35)

Start

Data absen siswa kelas

XII

Apakah siswa masih aktif ?

Pembuatan absen baru untuk kelas bimbingan belajar

Apakah semua siswa sudah di

cek ?

Stop Pengecekan data absen siswa kelas

XII

Tidak

Ya

Ya Tidak

Data absen kelas bimbingan

[image:35.595.176.448.113.571.2]

belajar

Gambar III.1 Flowchart proses pengelompokan siswa bimbingan belajar

2. Proses pendataan nilai sekolah

Proses pendataan nilai sekolah adalah proses dimana guru-guru mata pelajaran

memberikan nilai hasil belajar siswa selama satu semester ke wali kelas

masing-masing siswa. Proses pendataan nilai kelas XII ini digambarkan dengan flowmap

pada gambar III.2. Adapun proses-proses yang ada dalam prosedur ini adalah

(36)

1. Setiap guru mata pelajaran memberikan nilai hasil belajar siswa selama

satu semester kepada wali kelas.

2. Pengecekan kelengkapan data nilai siswa oleh wali kelas.

3. Apabila nilai belum lengkap maka guru mata pelajaran mengisi nilai yang

belum lengkap tersebut.

4. Apabila nilai sudah lengkap, nilai tersebut dilaporkan ke bagian tata usaha

dan bagian urusan kurikulum untuk didokumentasikan.

Keterangan :

A1 : Arsip nilai siswa yang dipegang oleh wali kelas untuk kebutuhan pengisian

raport siswa.

A2 : Arsip nilai siswa yang dipegang oleh bagian urusan kurikulum.

A3 : Arsip snilai siswa yang di pegang bagian tata usaha untk mengisi buku induk

(37)

Prosedur pendataan nilai sekolah

Bagian Tata Usaha Bagian Kurikulum

Wali Kelas Guru Mata

Pelajaran

Nilai siswa Nilai siswa

Apakah sudah lengkap ?

Nilai siswa yang sudah lengkap Laporan nilai siswa Laporan nilai siswa Pengecekan kelengkapan data nilai Ya A3 Nilai siswa yang

belum lengkap

Tidak Nilai siswa yang

belum lengkap Melengkapi nilai siswa yang belum lengkap Pembuatan laporan nilai siswa Laporan nilai siswa 1 3 2 A1 A2 Nilai siswa yang

sudah dilengkapi

[image:37.595.116.568.125.713.2]

Nilai siswa yang sudah dilengkapi

(38)

III.1.3 Analisis Dokumen

Analisis dokumen merupakan kegiatan yang dilakukan dalam

menganalisis seluruh dokumen yang akan digunakan. Dokumen yang akan

digunakan sebagai data inputan dalam perangkat lunak pengelompokan

bimbingan belajar di SMA Negeri 1 Cilaku merupakan dokumen nilai sekolah.

Adapun informasi tentang dokumen yang akan digunakan, dijelaskan dalam tabel

[image:38.595.115.516.278.748.2]

III.1 dan screenshoot dokumen tersebut dalam gambar III.3.

Tabel III.1 Dokumen nilai mata pelajaran pokok

No Dokumen Uraian

1 Daftar nilai mata

pelajaran pokok

setiap jurusan

Deskripsi : Daftar nilai tiap-tiap mata pelajaran

yang wajib di masing-masing jurusan

Fungsi : Laporan hasil belajar siswa dalam mata

pelajaran pokok masing-masing

jurusan untuk evaluasi dan

dokumentasi sekolah

Sumber : Setiap guru mata pelajaran

Format : excel

Atribut : no, nis, kode_jurusan,

b.indonesia-smt3, b.inggris-b.indonesia-smt3,

matematika-smt3, fisika/ekonomi-matematika-smt3,

kimia/sosiologi-smt3,

biologi/geografi-smt3, b.indonesia-smt4,

b.inggris-smt4, matematika-b.inggris-smt4,

fisika/ekonomi-smt4,

kimia/sosiologi-smt4, biologi/geografi-kimia/sosiologi-smt4,

b.indonesia-smt5, b.inggris-smt5,

matematika-smt5,

fisika/ekonomi-smt5, kimia/sosiologi-fisika/ekonomi-smt5,

biologi/geografi-smt5, jumlah,

(39)

[image:39.595.115.511.125.391.2]

Gambar III.3 Screenshot dokumen yang akan digunakan

Keterangan :

1. Nis merupakan nilai induk siswa

2. Jurusan merupakan kode jurusan untuk setiap siswa kode “A” untuk jurusan

Ilmu Pengetahuan Alam sedangkan kode “S” untuk jurusan Ilmu Pengetahuan

Sosial.

3. B.Indonesia-smt 3 merupakan nilai mata pelajaran bahasa indonesia semester

tiga.

4. B.Inggris-smt 3 merupakan nilai mata pelajaran bahasa inggris semester tiga.

5. Mtematika-smt 3 merupakan nilai mata pelajaran matematika semester tiga.

6. Fis/Eko/Sas/Taf - smt 3 merupakan kolom nilai untuk nilai mata pelajaran

fisika semester tiga apabila kode jurusan “A”, nilai mata pelajaran ekonomi

semester tiga apabila kode jurusan “S”. Dikarenakan jurusan yang ada di SMA

Negeri 1 Cilaku hanya ilmu pengetahuan alam dan ilmu pengetahuan sosial,

maka utuk nilai mata pelajaran sastra dan tafsir tidak digunakan.

7. Kim/Sos/Atr/Had - smt 3 merupakan kolom nilai untuk nilai mata pelajaran

(40)

maka utuk nilai mata pelajaran antropologi dan hadist tidak digunakan.

8. Bio/Geo/Bas/Fik - smt 3 merupakan kolom nilai untuk nilai mata pelajaran

biologi semester tiga apabila kode jurusan “A”, nilai mata pelajaran geografi

maka utuk nilai mata pelajaran bahasa asing dan fikih tidak digunakan.

9. B.Indonesia-smt 4 merupakan nilai mata pelajaran bahasa indonesia semester

empat.

10.B.Inggris-smt 4 merupakan nilai mata pelajaran bahasa inggris semester

empat.

11.Mtematika-smt 4 merupakan nilai mata pelajaran matematika semester empat.

12.Fis/Eko/Sas/Taf - smt 4 merupakan kolom nilai untuk nilai mata pelajaran

fisika semester empat apabila kode jurusan “A”, nilai mata pelajaran ekonomi

semester empat apabila kode jurusan “S”. Dikarenakan jurusan yang ada di

SMA Negeri 1 Cilaku hanya ilmu pengetahuan alam dan ilmu pengetahuan

sosial, maka utuk nilai mata pelajaran sastra dan tafsir tidak digunakan.

13.Kim/Sos/Atr/Had - smt 4 merupakan kolom nilai untuk nilai mata pelajaran

kimia semester empat apabila kode jurusan “A”, nilai mata pelajaran sosiologi

semester empat apabila kode jurusan “S”. Dikarenakan jurusan yang ada di

sosial, maka utuk nilai mata pelajaran antropologi dan hadist tidak digunakan.

14.Bio/Geo/Bas/Fik - smt 4 merupakan kolom nilai untuk nilai mata pelajaran

biologi semester empat apabila kode jurusan “A”, nilai mata pelajaran

geografi semester empat apabila kode jurusan “S”. Dikarenakan jurusan yang

ada di SMA Negeri 1 Cilaku hanya ilmu pengetahuan alam dan ilmu

pengetahuan sosial, maka utuk nilai mata pelajaran bahasa asing dan fikih

tidak digunakan.

15.B.Indonesia-smt 5 merupakan nilai mata pelajaran bahasa indonesia semester

(41)

16.B.Inggris-smt 5 merupakan nilai mata pelajaran bahasa inggris semester lima.

17.Mtematika-smt 5 merupakan nilai mata pelajaran matematika semester lima.

18.Fis/Eko/Sas/Taf - smt 5 merupakan kolom nilai untuk nilai mata pelajaran

fisika semester lima apabila kode jurusan “A”, nilai mata pelajaran ekonomi

semester lima apabila kode jurusan “S”. Dikarenakan jurusan yang ada di

sosial, maka utuk nilai mata pelajaran sastra dan tafsir tidak digunakan.

19.Kim/Sos/Atr/Had - smt 5 merupakan kolom nilai untuk nilai mata pelajaran

kimia semester lima apabila kode jurusan “A”, nilai mata pelajaran sosiologi

sosial, maka utuk nilai mata pelajaran antropologi dan hadist tidak digunakan.

20.Bio/Geo/Bas/Fik - smt 5 merupakan kolom nilai untuk nilai mata pelajaran

biologi semester lima apabila kode jurusan “A”, nilai mata pelajaran geografi

sosial, maka utuk nilai mata pelajaran bahasa asing dan fikih tidak digunakan.

21.Jumlah merupakan kolom nilai jumlah dari semua nilai-nilai mata pelajaran

dari smester tiga sampai semester 5.

22.Rata-rata merupakan kolom nilai rata-rata dari semua nilai-nilai mata

pelajaran dari smester tiga sampai semester 5.

III.1.4 Analisis Preprocessing Data

Preprocessing data merupakan hal yang harus dilakukan dalam proses data

mining karena ada sebagian atribut dari dokumen yng tidak terlalu diperlukan.

Proses ini dilakukan supaya dokumen yang akan digunakan sesuai dengan

kebutuhan sistem. Adapun preprocessing data yang dilakukan terhadap data yang

akan digunakan dalam perangkat lunak yang akan dibangun adalah data selection.

Pemilihan data (data selection) dari dokumen-dokumen nilai siswa yang

(42)

nilai mata pelajaran pokok setiap jurusan. Dari data yang ada, atribut yang diambil

adalah atribut-atribut :

1. B.indonesia-smt3

2. B.inggris-smt3

3. Matematika-smt3

4. Fisika/ekonomi-smt3

5. Kimia/sosiologi-smt3

6. Biologi/geografi-smt3

7. B.indonesia-smt4

8. B.inggris-smt4

9. Matematika-smt4

10.Fisika/ekonomi-smt4

11.Kimia/sosiologi-smt4

12.Biologi/geografi-smt4

13.B.indonesia-smt5

14.B.inggris-smt5

15.Matematika-smt5

16.Fisika/ekonomi-smt5

17.Kimia/sosiologi-smt5

18.Biologi/geografi-smt5

Dari data tersebut kemudian diambil rata-rata nilai untuk masing-masing

mata pelajaran. Data nilai rata-rata nantinnya akan diambil untuk proses

clustering/ pengelompokan.

III.1.5 Aturan Bisnis

Aturan bisnis yang ada di bagian kurikulum SMA Negeri 1 Cilaku

kabupaten Cianjur khususnya dalam hal bimbingan belajar adalah sebagai berikut:

1. Peserta bimbingan belajar merupakan siswa kelas XII.

2. Pembagian kelompok siswa bimbingan belajar dilakukan di akhir semester

V dan pengelompokan didasarkan dari pertasi siswa di masing-masing mata

(43)

3. Pengelompokan siswa dilakukan untuk setiap mata pelajaran yang

dibimbingkan. Mata pelajaran tersebut untuk jurusan Ilmu Pengetahuan

Alam (Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika, Kimia, Fisika dan

Biologi) dan untuk jurusan Ilmu Pengetahuan Sosial (Bahasa Indonesia,

Bahasa Inggris, Matematika, Ekonomi, Sosiologi dan Geografi).

4. Pelaksanaan bimbingan belajar dilakukan diawal semester VI (semester II di

kelas XII) selama 16 pertemuan untuk masing-masing pelajaran.

5. Jumlah kelas yang disediakan untuk pelaksanaan bimbingan belajar sama

dengan jumlah kelas yang dipakai siswa kelas XII saat mengikuti kegiata

belajar mengajar.

6. Dalam satu hari ada dua mata pelajaran yang dibimbingkan.

III.1.6 Analisis Algoritma

Analisis algoritma adalah suatu cabang khusus dalam ilmu komputer yang

mempelajari karakteristik dan performa dari suatu algoritma dalam menyelesaikan

masalah, terlepas dari implementasi algoritma tersebut. Dalam cabang disiplin ini

algoritma dipelajari secara abstrak, terlepas dari sistem komputer atau bahasa

pemrograman yang digunakan. Algoritma yang berbeda dapat diterapkan pada

suatu masalah dengan kriteria yang sama.

III.1.5.1 Algoritma K-Means